{"id":31970,"date":"2019-07-09T20:31:04","date_gmt":"2019-07-10T01:01:04","guid":{"rendered":"https:\/\/seryhumano.com\/web\/?p=31970"},"modified":"2019-07-09T20:32:00","modified_gmt":"2019-07-10T01:02:00","slug":"redes-neuronales-como-funcionan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/seryhumano.com\/web\/?p=31970","title":{"rendered":"Redes Neuronales: \u00bfC\u00f3mo funcionan?"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Hoy las redes neuronales artificiales hacen todo g\u00e9nero de\ntareas, las cuales antes, parec\u00edan solamente ser del dominio humano.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo a un art\u00edculo de Manuel L\u00f3pez Michelone y desde\nel portal Unocero en donde reconoce que el ser humano ha logrado hacer\ncomputadoras cada vez m\u00e1s r\u00e1pidas y con m\u00e1s almacenamiento, buscando as\u00ed un\npoco a la imagen y semejanza del cerebro humano. \u00bfSuena complejo? M\u00e1s de lo que\nse imaginan.<\/p>\n\n\n\n

Un cerebro t\u00edpico contiene, m\u00e1s o menos, 100 mil millones\nde peque\u00f1as c\u00e9lulas llamadas neuronas, aunque hay quien habla de 500 mil\nmillones y otros de 50 mil millones nada m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Cada neurona tiene un cuerpo (la masa central de la c\u00e9lula)\ncon un n\u00famero de conexiones que se llaman dendritas, que env\u00edan informaci\u00f3n al\ncuerpo de la c\u00e9lula.<\/p>\n\n\n\n

Las neuronas son tan peque\u00f1as que pueden empacarse 100 en\nun solo mil\u00edmetro. Cabe decir que las neuronas, sin embargo, solamente son el\n10% de las c\u00e9lulas en el cerebro, el resto son c\u00e9lulas gliales, que apoyan a\nlas neuronas, las protegen y las alimentan.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCerebro tecnol\u00f3gico?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lo equivalente a una neurona en una computadora podr\u00eda ser\nel transistor. Un procesador moderno contiene 2 mil millones de transistores y\nocupa alrededor de 25 mm cuadrados, el tama\u00f1o de un timbre postal.<\/p>\n\n\n\n

Pero tambi\u00e9n existen muchas diferencias. Por ejemplo, los\ntransistores pueden ponerse ordenadamente y usarse para almacenar mucha\ninformaci\u00f3n que al sistema no le hace ning\u00fan sentido. Los seres humanos son\nquienes interpretan estos datos.<\/p>\n\n\n\n

El cerebro, en cambio, tiene 10 a 100 veces m\u00e1s c\u00e9lulas\nconectadas de formas muy complejas y se pueden guardar muchos datos que,\nincluso, pueden llevar a\u00f1os hasta que logran generar una idea.<\/p>\n\n\n\n

Considerando esto, hubo quien pens\u00f3 que una buena idea\nser\u00eda simular el comportamiento de una neurona y despu\u00e9s de lograr esto hacer\nredes de neuronas para hacer as\u00ed m\u00e1s poderosos los procesos.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, la red neuronal busca simular una cantidad determinada\nde neuronas interconectadas en la computadora para que aprendan cosas,\nreconozcan patrones, tomen decisiones, etc\u00e9tera, como hacen los humanos.<\/p>\n\n\n\n

Lo sorprendente, como veremos, es que las redes neuronales\nno tienen que programarse para que aprendan expl\u00edcitamente: aprenden por s\u00ed mismas,\n\u00a1como el cerebro!<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s bien es una simulaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

No olvidemos que una red neuronal no es un cerebro: m\u00e1s\nbien se trata de una simulaci\u00f3n en software. Se hace programando una\ncomputadora t\u00edpica, de forma tradicional, con transistores que buscan un esquema\ncomo el de una red de neuronas humanas, o al menos tener ese principio.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, una red neuronal difiere de un cerebro como un modelo\nde computadora del clima difiere de las nubes o el Sol.<\/p>\n\n\n\n

Las simulaciones de computadoras son simplemente una\ncolecci\u00f3n de variables algebraicas y ecuaciones matem\u00e1ticas, que se ligan entre\nellas, en donde no tienen un significado adentro, sino que logran que quieran\ndecir algo cuando el programador hace bien su tarea.<\/p>\n\n\n\n

Una red neuronal artificial, es decir, una red simulada de\nneuronas en una computadora, puede tener entre un par de neuronas hasta\nmillones de neuronas artificiales, llamadas unidades y acomodadas en capas,\ndonde cada capa est\u00e1 conectada entre la anterior y la siguiente.<\/p>\n\n\n\n

Algunas de ellas se llaman unidades de entrada, las cuales\nest\u00e1n dise\u00f1adas para recibir alg\u00fan tipo de informaci\u00f3n del mundo exterior, para\nque la red neuronal aprenda, reconozca o haga alg\u00fan tipo de proceso.<\/p>\n\n\n\n

Otras unidades est\u00e1n en el lado opuesto de la red para ver\nc\u00f3mo responde a la informaci\u00f3n de entrada, y por ello se llaman unidades de\nsalidas. Entre las unidades de entrada y de salida, se encuentran varias capas,\nllamadas, unidades escondidas, las cuales son las que forman en general la\nmayor parte de la red neuronal.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de estas redes est\u00e1n conectadas totalmente, lo\nque significa que cada unidad escondida y cada unidad de salida, se conectan a\ncada unidad en ambos lados.<\/p>\n\n\n\n

Las conexiones entre una unidad y otra se representa con un\nn\u00famero, llamado peso, el cual puede ser positivo, si una unidad excita a la\nsiguiente, o negativo, si una unidad inhibe a otra.<\/p>\n\n\n\n

A mayor peso, m\u00e1s influencia tiene una unidad sobre otra.\nCabe decir que esto es lo que hacen las neuronas biol\u00f3gicas, que disparan\nimpulsos a trav\u00e9s de las conexiones entre las neuronas, lo que se denomina la\nsinapsis.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo aprende cosas una red neuronal\nartificial?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n fluye a trav\u00e9s de una red neuronal de dos\nmaneras: cuando aprende (cuando es entrenada) o bien, cuando se opera \u00e9sta\nnormalmente (despu\u00e9s de haber sido entrenada).<\/p>\n\n\n\n

Los patrones de informaci\u00f3n alimentan a la red a trav\u00e9s de\nlas entradas, las cuales disparan valores en las capas de las unidades\nescondidas y estas llegan eventualmente a las unidades de salida. Esto se\ndenomina una red de alimentaci\u00f3n hacia adelante.<\/p>\n\n\n\n

Hay que indicar que no todas las unidades se disparan todo\nel tiempo. Las unidades ven los valores de las entradas y notan si llegan a un\nvalor umbral (que es en donde se dispara el est\u00edmulo, llamado est\u00edmulo nervioso\nen las neuronas humanas). Este es el modelo reconocido como funcionan las\nneuronas humanas, a todo esto.<\/p>\n\n\n\n

Para que una red neuronal aprenda, debe haber un elemento\nde retroalimentaci\u00f3n, como cuando a un ni\u00f1o se le ense\u00f1a algo y se le dice si\nlo ha hecho bien o mal. De hecho, todos usamos retroalimentaci\u00f3n todo el\ntiempo.<\/p>\n\n\n\n

Cuando se practica un tema, es decir, cuando se quiere\ndominar algo, lo que hacemos es tratar de hacer las cosas como se nos han dicho\nque es la mejor manera de hacerla, y aprendemos entonces a modificar nuestra\nconducta basada en los conocimientos previos adquiridos. Esta es la\nretroalimentaci\u00f3n de la que hablamos.<\/p>\n\n\n\n

La retroalimentaci\u00f3n en una red neuronal simulada se\ndenomina propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s, y esto involucra comparar la salida de la red\ncon lo que esperar\u00edamos que nos contestara.<\/p>\n\n\n\n

Entrenar una red de esta manera exige un conjunto\nimportante de ejemplos que la red pueda tomar para aprender.<\/p>\n\n\n\n

Desde luego que todo este entrenamiento implica comunicar a\nla red neuronal en binario, para que las unidades escondidas hagan su trabajo y\nrefuercen la salida para llegar al resultado esperado.<\/p>\n\n\n\n

Hoy las redes neuronales pueden hacer muchas cosas:\nreconocen objetos, personas, voz, etc\u00e9tera, y se est\u00e1n usando cada vez m\u00e1s para\natacar problemas que siempre se pens\u00f3, eran solo del dominio humano.<\/p>\n\n\n\n

Hoy una red neuronal que puede vencer al mejor jugador del\nGo, y en ajedrez se ha probado que AlphaZero, una red neuronal de DeepMind, la\nempresa que lo produjo, es un jugador de alt\u00edsimo nivel, con solamente un par\nde horas de entrenamiento y millones de partidas jugadas contra s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

seryhumano.com \/ Juan Kiklikian<\/a>*<\/p>\n\n\n\n

*Neurocirujano \/ Neuroendoscopista<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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